6Sigma培训教材

Jumptofirstpage6Sigma培训教材网络厂品质部制作人:丛绍利Jumptofirstpage何谓6Sigma?这里所说的6Sigma并不只是狭义上的6Sigma：每百万次机会3.4个缺陷它是一种思维方式，一种决策方法在需要时所运用的工具或技巧六个西格玛的工具和技巧将提供更加有效的方式来解决问题及制定决策通过控制根本原因X来控制结果Y强调以客户为中心Jumptofirstpage6Sigma方法DMAIC：定义（Define）测量（Measure)分析（Analysis)改善（Improve)控制（Control)DFSS6Sigma设计（DesignforSixSigma)Jumptofirstpage我们主要讲DMAIC这种模式：一种基于流程的改进方式。1.0定义阶段：确定改进机会记录并分析现有流程确定客户要求组建有效的小组1.0定义阶段--内容提要Jumptofirstpage1.0定义阶段-小组授权书5W1S：Why:我们为什么要这样做？What:问题在哪里？Where:我们想到哪里（Goal)？When:项目计划是什么？Who:谁来做这个项目？Scop:项目的范围是什么？Jumptofirstpage1.0定义阶段-SIPOC开始边界：（项目范围起点）结束边界：（项目范围终点）SupplierInputOutputCustomerProcess投入要素广义上的供应商输出的产品或服务确定我们的客户通过这种分析，我们可以明确谁是我们的供应商，谁是我们的客户，我们的投入与输出各是什么，以指导我们的下一步工作。Jumptofirstpage1.0定义阶段-流程分解图分解图流程：列出4-8个主要的子流程子流程子流程1子流程2子流程3子流程4每个子流程下列出3-7流程步骤通过这种分析，我们可以粗略了解现有的流程。Jumptofirstpage1.0定义阶段-职能分布图职能分布图：对上述每个子流程进行详细分解：步骤责任人/部门部门1部门2部门3通过这种分析，我们可以详细了解流程且能查到每一环节的责任人/部门Jumptofirstpage1.0定性分析-寻找快赢机会流程定性复查：对现有流程进行复查，查找在现有流程中，是否有被我们长久忽略了的环节，从而确定有无快赢机会，快赢机会的标准：容易执行快速执行方便执行易于控制Jumptofirstpage1.0定义阶段-确定关键客户要求（CCR）为了真正做到了解客户对我们的需求，我们应该认真聆听客户心声。得到客户心声的各种渠道：客户投诉称赞产品退货客户推荐客户电话市场调查客户满意度调查Jumptofirstpage客户想要什么：质量成本交付服务和安全性公司责任只有知道了客户的需求，我们才会更好地去满足客户，真正做到以客户为中心1.0定义阶段-确定关键客户要求（CCR）JumptofirstpageKano分析：1.0定义阶段-确定关键客户要求（CCR）满意不满意意外之喜主要满意指标必需是指标服务/功能障碍的服务/全功能的Jumptofirstpage客户要求类型：必需是指标：必需满足要求，即使满足了也不能提高满意度；主要满意指标（必需有）：越多的要求被满足，越多的客户感到满意；意外之喜指标：没有满足，也不会造成不满意，但是如果满足了并做到高质量，就会带来意外之喜。1.0定义阶段-确定关键客户要求（CCR）Jumptofirstpage关键客户要求是什么？对客户很重要-客户关注它必需有或必需是属性可以被衡量确立一个目标客户含感情色彩的心声关键的客户问题关键客户要求1.0定义阶段-确定关键客户要求（CCR）只有知道了关键客户要求，我们才能明确下一步要做什么，怎样才能满足客户要求。Jumptofirstpage收集资料测量计划采样了解差异测量系统能力分析2.0测量阶段-内容提要Jumptofirstpage2.0测量阶段-确定测量什么？有效的改进需要来自从供应商到客户的信息，其因果关系为：Y=f（xi,xp)xi:输入指标xp:流程指标Jumptofirstpage测量的目的应明确，做到有的放矢，应与客户要求息息相关：2.0测量阶段-确定测量什么？CCRS流程产出指标Xo流程指标Xp输入指标XiJumptofirstpage产出指标与流程指标、输入指标的关系图：2.0测量阶段-确定指标关系XoXi,XpXo1Xo2XiXp用一些符号或数字来描述指标间相关性的强弱关系。一般可用强、中、弱或1、3、9来表示。Jumptofirstpage在测量与收集数据之前，应先了解数据：两种数据类型（按性质）：连续型数据-计量型数据离散型数据-计数型数据或分类数据两种数据类型（按作用）：业绩数据-合格率、不良数等，高层关心，但不能预示原因原因数据-可用来找到根本原因，有助于解决问题2.0测量阶段-确定数据类型Jumptofirstpage联系到关键客户要求清楚定义统计有效性可再现有代表性并与流程有关显示出趋势和周期容易收集有助于推动适当的纠正措施提供对因果关系的深刻预见2.0测量阶段-良好数据的特性Jumptofirstpage连续数据的样本大小公式：n=()2.0测量阶段-确定样本大小1.96s2n：采样的样本大小s：标准偏差值：精确度1.96：代表95%的置信水平Jumptofirstpage一个好的测量计划中，至少应包含以下内容：What-要测量什么,明确定义测量数据Where-数据应在哪里测量Howmany-数据样本的大小Who-谁来收集数据When-何时收集数据Howto-怎样收集数据While-同时应收集的其它数据2.0测量阶段-制定测量计划Jumptofirstpage收集数据的意义何在？---从数据中寻找差异，以找出需要改进的环节差异意味着在产品或服务被交付时，流程没有产生完全相同的结果。差异存在于所有流程中。衡量差异：标准偏差S=2.0测量阶段-了解差异i=1n(x-xi)2n-1Jumptofirstpage为了保证我们收集到的数据准确可靠，一般在收集数据之前，都应先对测量系统进行其测量能力分析测量系统：测量系统包括：测量人员、测量工具/设备、被测物件、测量方法、测量环境等。2.0测量阶段-测量系统能力分析什么是GageR&R分析？用来分析测量系统的方法，目的是确定测量某种东西时出现的波动(误差)的大小和类型。Jumptofirstpage什么是可重复性？-当一个人使用同一个测量仪器来重复测量同一个部件时所产生的误差（条件不变）什么是可再现性？-当两人或多人使用同一个测量仪器来测量同一个部件时，测量结果之间的误差（条件有变）什么是准确性？观测值的平均值和近似真值之间的差异2.0测量阶段-测量系统能力分析JumptofirstpageGR&R%公式：GR&R%=2.0测量阶段-测量系统能力分析5.15sT*100%S:标准偏差T：公差范围，T=上限-下限Jumptofirstpage测量系统能力的判断标准：GR&R%小于10%，测量系统良好GR&R%在10%-20%间，测量系统适当GR&R%在20%-30%间，测量系统勉强可接受，但应查找原因改善GR&R%大于30%，测量系统不可接受2.0测量阶段-测量系统能力分析Jumptofirstpage准确性：可用偏差来表示测量系统的准确性偏差=Master为标准块近似真值Response为实际观测值n为数据量判断标准：偏差小于10%为准确性可以接受2.0测量阶段-测量系统能力分析i=1n(Master-response)nJumptofirstpage流程分层和分析确定根本原因验证根本原因3.0分析阶段-内容提要Jumptofirstpage3.0分析阶段-数据分层数据收集完成后，应先对数据进行分层与初步分析或分类柏拉图分析：经过柏拉图的分析与分层，找到重点MINITAB命令：STAT-QUALITYTOOLS-PARETOCHARTJumptofirstpage3.0分析阶段-数据分层Jumptofirstpage数据分层：如果必要，可以直到找到无法分层的数据为止defect1defect2defect4defect350218559.525.09.56.059.584.594.0100.001020304050607080020406080100DefectCountPercentCum%PercentCountParetoChartforx3.0分析阶段-数据分层defect4defect3defect1defect255152510.010.030.050.0100.090.080.050.050403020100100806040200DefectCountPercentCum%PercentCountParetoChartforx_1Jumptofirstpage查找到问题的主要所在，针对主要问题，可先用鱼骨图或树状图查找可能的根本原因。鱼骨图：3.0分析阶段-初步查找原因问题描述人机料法环可操作Jumptofirstpage构建鱼骨图：鱼头为问题描述鱼骨为原因的层层分解，在传统上一般用：4M1E进行构建对每一潜在原因层层询问3-5次使某些事“可付诸行动”识别潜在的根本原因并加以涂暗进行强调检验逻辑性：1、如果已消除或纠正了可能的根本原因，会不会防止问题发生；2、当可能的根本原因发生时，问题发生了吗？3.0分析阶段-初步查找原因Jumptofirstpage树状图（解因图）：3.0分析阶段-初步查找原因问题声明原因1原因2Jumptofirstpage构建解因图：把问题描述填写在第一个方框中询问为什么会发生这些原因对每一潜在原因层层询问直到路径的尽头检验逻辑性：1、如果已消除或纠正了可能的根本原因，会不会防止问题发生；2、当可能的根本原因发生时，问题发生了吗？3.0分析阶段-初步查找原因Jumptofirstpage用上面的方法初步查找到根本原因后，应对根本原因进行验证，以确认根本原因确认根本原因：确认根本原因的常用方法为假设检验、DOE等。3.0分析阶段-验证根本原因Jumptofirstpage什么是假设检验：假设检验是指我们事先对数据或Y与X之间的关系进行一种假设，然后用收集到的数据进行分析，检验我们假设成立的可能性。因此，每一个假设检验的背后，都有一个原始假设H0：假设一种结论，然后看这种结论成立的可能性。一般都得到一个P值，P值代表了假设成立的可能性（概率）。P≥0.05说明在统计上不能否定假设成立的可能性.也就是假设成立,反之假设不成立.3.0分析阶段-假设检验Jumptofirstpage数据是否是正态分布，对我们的分析很重要，因此，在我们分析数据之前，一般都应先检测数据是否为正态分布。MINITAB命令：STAT-BASICSTATISTICS-NORMALITYTESTH0假设：数据是正态的。3.0分析阶段-数据的正态检验Jumptofirstpage3.0分析阶段-数据的正态检验Jumptofirstpage3.0分析阶段-数据的正态检验P-Value:0.962A-Squared:0.138Anderson-DarlingNormalityTestN:10StDev:3.03024Average:5.5310987654321.999.99.95.80.50.20.05.01.001ProbabilityYNormalProbabilityPlot结果分析：P＞0.05,H0成立.Jumptofirstpage适用条件：1、潜在的根本原因X与输出Y2、两个潜在的根本原因X1与X2之间当两组数据均为连续数据时，可先看它们的相关性MINITAB命令：STAT-BASICSTATISTICS-CORRELATION3.0分析阶段-相关性